Principal Deep Learning Engineer – End-To-End Autonomous Driving

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $272.000 - $431.250 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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NVIDIA

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1993

🤖 Künstliche Intelligenz

🎮 Gaming

Artificial Intelligence • Gaming • Automotive

NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen mit Spezialisierung auf beschleunigtes Computing und Künstliche Intelligenz (AI). NVIDIA treibt Fortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs), Cloud Computing, Rechenzentren und Virtual Reality voran und fokussiert dabei Branchen wie Gaming, Automotive, Gesundheitswesen und Robotik. Innovationen des Unternehmens wie NVIDIA Omniverse transformieren traditionelle digitale Prozesse, indem sie hochrealistische Simulationen und Rendering-Aufgaben ermöglichen. Die Anwendungen erstrecken sich über zahlreiche Branchen – von autonomen Fahrzeugen mit NVIDIA DRIVE über Gesundheitslösungen mit NVIDIA Clara bis hin zu AI-gestützten Analysen und Workflows.

Beschreibung

• Design and train innovative large-scale models—including generative, imitation, and reinforcement learning—to improve the planning and reasoning capabilities of our driving systems. • Build, pre-train, and fine-tune LLM/VLM/VLA systems for deployment in real-world autonomous driving and robotics applications. • Explore novel data generation and collection strategies to improve diversity and quality of training datasets. • Collaborate with cross-functional teams to deploy AI models in production environments, ensuring performance, safety, and reliability standards are met. • Integrate machine learning models directly with vehicle firmware to deliver production-quality, safety-critical software.

🎯 Anforderungen

• Hands-on experience building LLMs, VLMs, or VLAs from scratch or a proven track record as a top-tier coder passionate about autonomous systems. • Deep understanding of modern deep learning architectures and optimization techniques. • Proven record of deploying production-grade ML models for self-driving, robotics, or related fields at scale. • Strong programming skills in Python and proficiency with major deep learning frameworks. • Familiarity with C++ for model deployment and integration in safety-critical systems. • Master's degree (or equivalent experience) with 13+ years of work experience in AV or related field or PhD with 11 years of work experience in AV or related field.

🏖️ Vorteile

• equity • benefits